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隨機縮放混合與跨尺度特征增強的任務(wù)對齊目標檢測算法
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山西大學(xué)

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國家自然科學(xué)基金(11804209);山西省自然科學(xué)基金(201901D111031, 201901D211173);山西省高校科技創(chuàng )新計劃(2019L0064, 2020L0051)。


Task-aligned Object Detection Algorithm Based on Random Scaling Mixture and Cross-Scale Feature Enhancement
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    摘要:

    針對TOOD算法魯棒性差、特征金字塔頂層丟失部分語(yǔ)義信息、不同尺度特征層存在語(yǔ)義差距的問(wèn)題,提出隨機縮放混合與跨尺度特征增強的任務(wù)對齊目標檢測算法;該算法提出2×4混合增強方法,豐富訓練樣本,提高模型的泛化性和魯棒性;構造多重殘差特征增強模塊,自適應融合頂層不同尺度的上下文信息,減少最高層語(yǔ)義信息的損失;構建堆疊金字塔卷積模塊,縮小不同尺度特征層之間的語(yǔ)義差距,提升多尺度特征的融合效果;Pascal VOC數據集上的實(shí)驗結果表明,所提算法的均值平均精度、查準率、查全率分別比TOOD算法提高了3.76%、15.71%、6.28%;而且該算法的F1值與均值平均精度均優(yōu)于6種主流對比算法。

    Abstract:

    A novel algorithm named as task-aligned object detection algorithm based on random scaling mixture and cross-scale feature enhancement is proposed to avoid the disadvantages of poor robustness, loss of some semantic information in the top-level feature layer of the feature pyramid network, and existing the semantic gap for the feature layers with different scales in the TOOD algorithm. After utilizing the 2x4 hybrid augmentation method to enrich the training samples, the presented method improves generalization and robustness of the model. In order to reduce the loss of the semantic information at the highest level, the multiple residual feature enhancement module is constructed by adaptively fusing the context information with different scales at the top level. Moreover, the proposed method constructs the stacked pyramid convolution module, which reduces the semantic gap among the different scale features and improves the effect of multi-scale feature fusion. The experimental results show that the mean average precision, the precision and the recall of the proposed algorithm on the Pascal VOC dataset are 3.76 %, 15.71 % and 6.28 % respectively higher than the TOOD algorithm. Compared with the state-of-the-art algorithms, the presented algorithm achieves higher F1 value and mean average precision.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

王國剛,李佳琪.隨機縮放混合與跨尺度特征增強的任務(wù)對齊目標檢測算法計算機測量與控制[J].,2024,32(9):225-233.

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  • 收稿日期:2024-03-11
  • 最后修改日期:2024-04-06
  • 錄用日期:2024-04-08
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2024-10-08
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